Налоговая нагрузка и экономический рост в регионах Дальнего Востока Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Пространственная Экономика 2013. № 2. С. 49-64

УДК 336.221.264

НАЛОГОВАЯ НАГРУЗКА И ЭКОНОМИЧЕСКИЙ РОСТ В РЕГИОНАХ ДАЛЬНЕГО ВОСТОКА

М.О. Какаулина

Какаулина Мария Олеговна — аспирант. Амурский государственный университет, Игнатьевское шоссе, 21, г. Благовещенск, Россия, 675027. E-mail: [email protected].

В статье рассматривается проблема оценки благоприятности налоговой нагрузки по отношению к экономическому росту на региональном уровне. Оценка налоговой нагрузки, проведенная на основе концепции Лаффера с помощью использования статической трехфакторной модели Е.В. Балацкого, показала, что в 2011 г. налоговая нагрузка во всех регионах Дальнего Востока сдерживала экономический рост. Из результатов прогноза фискальных индикаторов Хабаровского края, построенного средствами ППП Statgraphics с учетом изменений по налогу на прибыль для крупных предприятий, следует, что снижение налоговой нагрузки на экономику данного региона к 2020 г. не приведет к такой ее степени, которая бы стимулировала экономический рост.

Налоговая нагрузка, экономический рост, концепция Лаффера, фискальный анализ, фискальные индикаторы, фискальная терпимость, фискальный климат, налог на прибыль организаций, Дальний Восток.

Для обеспечения устойчивого экономического развития территории необходимым условием со стороны налоговой системы является не только выполнение ею фискальной функции, но также стимулирование предпринимательской активности [7]. В связи с этим возникает необходимость оценки благоприятности налоговой нагрузки по отношению к экономическому росту.

Под налоговой нагрузкой в данной статье понимается доля налогов, сборов и иных обязательных платежей, поступивших в бюджетную систему РФ с территории конкретного региона в валовом региональном продукте (ВРП) данного региона. Благоприятной величиной налоговой нагрузки считается такая ее степень, которая не оказывает дестимулирующего влияния на экономический рост.

© Какаулина М.О., 2013

М. О. Какаулина

В настоящее время эмпирический анализ влияния налоговой нагрузки на экономический рост отражен в работах различных российских и зарубежных авторов, среди которых Е.В. Балацкий [3], А.Б. Гусев [4], Ю.Ш. Ананиашвили, В.Г. Папава [1], Р.Г. Погребняк [11], С.А. Анисимов[2].

Практически значимые результаты получены преимущественно для национального уровня. На региональном уровне изучению данной проблемы почти не уделяется внимания. Отсюда цель настоящей статьи — определение степени налоговой нагрузки в регионах Дальнего Востока, оказывающей стимулирующее влияние на экономический рост.

Выполненный далее анализ налоговой нагрузки в дальневосточных регионах базируется на концепции Лаффера, при этом используются следующие статические трехфакторные модели, предложенные Е.В. Балацким [3]:

где У — выпуск (объем ВРП региона); 0 — налоговые поступления (налоги, сборы и иные обязательные поступления в бюджетную систему РФ с территории региона); В — капитал (объем основных фондов); Ь — труд (численность занятых в экономике работников); Т — налоговая нагрузка (относительная налоговая нагрузка, исчисляемая как доля налоговых поступлений в ВРП, Т = 0/У); В — трендовый оператор (функция, зависящая от времени 1); у, а, Ь, с и й — параметры, оцениваемые статистически на основе ретроспективных динамических рядов. Переменные У, В, Ь и Т берутся за соответствующие годы t.

Функция (1) задает зависимость между ВРП и относительной налоговой нагрузкой, функция (2) — зависимость между массой собираемых налогов и относительной налоговой нагрузкой. Следует отметить, что указанные модели Е.В. Балацкого широко используются на практике. Эмпирические расчеты показали, что данные модели являются не только наиболее приемлемыми, но и достаточно универсальными.

Важным аспектом является способ учета научно-технического прогресса (НТП) в данной модели. А именно для всех анализируемых регионов трендовая функция может быть представлена в обобщенном виде:

где t — время (год); к, к и г — параметры, априорно задаваемые для каждого региона с целью повышения аппроксимации процесса; р — эконометри-

(1)

(2)

(3)

ческий параметр, определяемый статистически на основе ретроспективных динамических рядов. По сути дела, форма учета НТП представляет собой обобщение нейтрального НТП по Я. Тинбергену. Так, при к = к = 1 и г = 0 выражение (3) принимает канонический вид трендового мультипликатора Я. Тинбергена: Б = ехрр^ Опираясь на значения параметров к, к и г, предложенные А.Б. Гусевым для экономики России, положим, что для всех регионов к = 100, к = 0,2, г = 0 [4].

Основной задачей фискального анализа на базе производственно-институциональных функций является определение взаимного расположения точек Лаффера 1-го и 2-го рода и фактической величины налоговой нагрузки.

Точкой Лаффера 1-го рода называется ставка налоговой нагрузки, при которой производственная кривая У(Т) достигает локального максимума, т. е. когда йУ/йТ = 0 (рис. 1). Экономически точка Лаффера 1-го рода означает предел налоговой нагрузки, при котором экономика не переходит в режим рецессии. Следовательно, данная точка является верхним пределом благоприятной налоговой нагрузки по отношению к экономическому росту. После несложных преобразований можно записать в явном виде выражение для точки Лаффера 1-го рода функции (1):

Т 1 аЫЬ + еЫЕ (4)

2 ЫпЬ + ЛпЕ

Точкой Лаффера 2-го рода называется ставка налоговой нагрузки, при которой фискальная кривая 0(Т) достигает локального максимума, т. е. когда й0/йТ=0 (рис. 1). Точка Лаффера 2-го рода указывает величину налоговой нагрузки, за пределами которой объем налоговых поступлений в бюджет начинает сокращаться. Простейшие выкладки позволяют записать следующую формулу для точки Лаффера 2-го рода функции (2):

* * ^ - -у/(а1пЬ + еЫГ)2 - 8(Ы1пЬ + сИпГ) - аЫЬ - еЫГ ^

4 Ы1пЬ + ё!пР

1 ±-

Из двух стационарных точек, определяемых в соответствии с (5), выбирается только одна, являющаяся точкой максимума.

Схематичное изображение производственной и фискальной кривых приведено на рисунке 1.

Если фактическая налоговая нагрузка размещается ниже точки Лаффера 1-го рода (Т<Т*), значит, она оказывает стимулирующее влияние на экономический рост. При этом предприятия расширяют свою деятельность, чтобы компенсировать потери в прибыли за счет роста производства. Расположение фактической налоговой нагрузки между точками Лаффера (Т*<Т<Т**)

свидетельствует о том, что экономика перешла в режим рецессии, т. к. хозяйствующие субъекты начинают сокращать свою деятельность, поскольку компенсировать потери в прибегли за счет роста производства теперь не удается. Однако при этом объем налоговых поступлений в бюджет продолжает возрастать из-за высоких налоговых ставок. Когда фактическая налоговая нагрузка находится выше точки Лаффера 2-го рода (Т>Т**), налоговая политика государства признается крайне неэффективной, т. к. налогооблагаемая база сокращается настолько, что объем налоговых поступлений в бюджет тоже начинает сокращаться, несмотря на высокие налоговые ставки. В этой ситуации государство вынуждено снижать налоги, стимулировать бизнес и восстанавливать налогооблагаемую базу.

Рис. 1. Взаимное расположение производственной и фискальной кривых

Временной ряд для исследования был выбран исходя из имеющейся информации. При этом выполнялись два условия: длина ряда не должна быть более 17 лет, так как в противном случае уменьшается точность расчетов; анализируемые годы должны как можно ближе примыкать к настоящему году, так как тщательное изучение более ранних лет является самостоятельной задачей и может увести в сторону от основных вопросов.

Информационный массив, используемый для расчетов, представлен данными официальной статистики: объем налоговых поступлений в консолидированный бюджет РФ, объем ВРП, объем основных фондов, численность занятых в экономике работников по субъектам РФ [13; 17].

Путем логарифмирования модель (1) с учетом формулы (3) может быть сведена к линейной функции:

а 1п(у) = р(*/100)0’2 + аТ 1п(т) + ЬТ21п(т)+сТ 1п(х) + ^Т2 1п(ь . (6)

Параметры эконометрической модели (6), построенной для экономик дальневосточных регионов на интервале 2000—2011 гг., приведены в таблице 1.

Эконометрические модели проходят все основные статистические тесты, включая 1-статистики коэффициентов регрессии на уровне значимости в 95%.

Для экономик Республики Саха (Якутия), Амурской, Еврейской автономной областей и Чукотского автономного округа были получены значения точек Лаффера, не входящие в область допустимых значений, это произошло вследствие резких колебаний исходных данных на протяжении исследуемого периода.

Результаты анализа налоговой нагрузки, полученные для Приморского края и Сахалинской области (рис. 2 и 3), отличаются схожей динамикой фискальных индикаторов, а именно плавным снижением точек Лаффера на протяжении исследуемого периода, которое свидетельствует о сокращении фискальной терпимости региональных хозяйствующих субъектов на фоне уменьшения «надежности» налоговых поступлений бюджетной системы страны. Такая динамика является следствием того, что экономика в указанных регионах активно развивается, осуществляется большой приток инвестиций и, в связи с этим, темп роста ВРП здесь превышает темп роста налоговых поступлений [6].

22%

10% ----------1------1-------1-------1------1-------1------1-------1------1-------1-------1-----

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

-------Точка Лаффера 1-го рода (Т*) ......Точка Лаффера 2-го рода (Т**)

-------Фактическая налоговая нагрузка (Т)

Рис. 2. Динамика фискальных индикаторов экономики Приморского края, рассчитанных на основе статической трехфакторной модели

Таблица 1

Параметры эконометрических моделей для регионов Дальнего Востока

Коэффициенты а Р а Ь с й

Республика Саха (Якутия) Коэффициенты а Р а ь с й

Значение 15,92 3,27 -33,04 113,83 10,76 -40,31

1-статистика 6,05 5,37 -3,80 2,12 1,92 -1,33

Статистические параметры Я2 = 0,995; Б = 213,75; N = 11

і ^ І & 1 5 « Э О Коэффициенты а Р а Ь с й

Значение 6,62 3,89 -25,93 109,57 13,72 -55,43

1-статистика 3,70 5,14 -2,73 2,14 2,51 -2,07

Статистические параметры Я2 = 0,990; Б = 101,84; N = 11

Приморский край Коэффициенты а Р а Ь с й

Значение 6,95 6,08 -14,83 91,68 10,12 -57,39

1-статистика 3,48 4,15 -1,65 1,79 1,57 -1,76

Статистические параметры Я2 = 0,997; Б = 334,69; N = 11

Хабаровский край Коэффициенты а Р а Ь с й

Значение 0,19 1,12 0,66 12,89 0,40 2,34

1-статистика 1,09 1,04 0,99 0,99 1,09 1,04

Статистические параметры Я2 = 0,995; Б = 180,63; N = 11

Амурская область Коэффициенты а Р а Ь с й

Значение 19,96 6,91 -51,17 212,97 11,06 -56,93

1-статистика 2,98 1,60 -1,40 1,12 0,76 -0,75

Статистические параметры Я2 = 0,990; Б = 103,72; N = 11

Магадан- ская область Коэффициенты а Р а Ь с й

Значение 2,99 6,05 27,16 -144,12 -6,49 43,75

1-статистика 0,64 1,93 1,33 -1,28 -0,74 0,99

Статистические параметры Я2 = 0,948; Б = 18,25; N = 11

І л и ° Коэффициенты а Р а Ь с й

Значение 6,99 6,25 -17,75 76,75 9,80 -41,52

1-статистика 1,44 3,40 -2,23 1,23 1,79 -1,12

Статистические параметры Я2 = 0,978; Б = 43,92; N = 11

Еврейская автономная область Коэффициенты а Р а Ь с й

Значение 8,66 3,71 -27,35 89,98 9,70 -33,38

1-статистика 5,13 3,89 -3,87 1,42 2,60 -1,08

Статистические параметры Я2 = 0,997; Б = 317,26; N = 11

Чукотский автономный округ Коэффициенты а Р а Ь с й

Значение 5,25 7,81 -5,48 7,32 1,94 -2,60

1-статистика 7,54 5,95 -1,83 2,00 1,81 -2,01

Статистические параметры Я2 = 0,927; Б = 12,63; N = 11

Примечание. Я2 — коэффициент детерминации, Б — статистика Фишера, N — число наблюдений.

Источник: составлено автором.

------Точка Лаффера 1-го рода (Т*) ......Точка Лаффера 2-го рода (Т**)

------Фактическая налоговая нагрузка (Т)

Рис. 3. Динамика фискальных индикаторов экономики Сахалинской области, рассчитанных на основе статической трехфакторной модели

Результаты анализа налоговой нагрузки для регионов Дальнего Востока за 2010 г., рассчитанные с использованием статической трехфакторной модели, представлены в таблице 2.

Таблица 2

Фискальные индикаторы в регионах Дальнего Востока в 2010 г., полученные при использовании статической трехфакторной модели, %

Регион Точка Лаффера 1-го рода (Т*) Точка Лаффера 2-го рода (Т**) Фактическая налоговая нагрузка (Т)

Камчатский край 15,48 18,22 15,88

Приморский край 11,77 14,05 11,74

Хабаровский край 17,06 20,63 18,51

Магаданская область 16,88 18,78 15,99

Сахалинская область 12,48 14,76 14,21

Источник: составлено автором.

Полученные результаты свидетельствуют о том, что благоприятной по отношению к экономическому росту являлась налоговая нагрузка только в Приморском крае и Магаданской области, так как она не превышала точку Лаффера 1-го рода.

Результаты анализа налоговой нагрузки в регионах Дальнего Востока за 2011 г., рассчитанные с использованием статической трехфакторной модели, представлены в таблице 3.

В 2011 г. наблюдается совсем иная картина. Из данных таблицы видно, что фактическая налоговая нагрузка во всех рассматриваемых регионах находилась между точками Лаффера 1-го и 2-го рода, следовательно, оказывала дестимулирующее влияние на экономический рост.

Таблица 3

Фискальные индикаторы в регионах Дальнего Востока в 2011 г., полученные при использовании статической трехфакторной модели

Регион Точка Лаффера 1-го рода (Т*) Точка Лаффера 2-го рода (Т**) Фактическая налоговая нагрузка (Т)

Камчатский край 15,39 18,06 16,93

Приморский край 11,63 13,83 12,27

Хабаровский край 17,08 20,58 17,91

Магаданская область 17,04 18,95 18,03

Сахалинская область 12,51 14,83 13,11

Источник: составлено автором.

Таким образом, в целом по исследуемым регионам прослеживается негативная тенденция изменения налоговой нагрузки по отношению к экономическому росту.

Для сокращения налоговой нагрузки в регионах Дальнего Востока и Забайкалья предполагается освободить новые промышленные производства с объемом инвестиций не менее 500 млн руб. от уплаты федеральной части налога на прибыль в первые 10 лет работы. Также планируется освобождение указанных производств и от уплаты региональной части налога на прибыль.

На основе статической трехфакторной модели Е.В. Балацкого нами был построен упрощенный модельный прогноз фискальных индикаторов Хабаровского края до 2020 г. с учетом вступления в силу указанных изменений по налогу на прибыль организаций с 1 января 2014 г.

С помощью прикладного программного продукта (ППП) 81а1£гарЫсэ была спрогнозирована величина поступлений от налога на прибыль промышленных предприятий Хабаровского края с объемом инвестиций более 500 млн руб. на 2012—2013 гг. Предположительно начиная с 2014 г. величина поступлений от налога на прибыль крупных предприятий не будет прирастать, т. е. останется на уровне 2013 г., т. к. новые предприятия будут освобождены от уплаты данного налога, поэтому прогнозирование осуществляется только на два периода. Прогнозирование посредством указанного ППП предполагает одновременное сравнивание пяти типов трендовых моделей путем оптимизации их параметров.

Наибольший интерес представляют таблицы с ошибками прогнозирования, позволяющими оценить адекватность полученных зависимостей. К таким характеристикам относится стандартная ошибка остатков (ЯМ8Е), также средняя арифметическая ошибка (МЕ), описывающая отклонения фактических значений от выровненных. Чем ближе она к нулю, тем точ-

нее осуществлена аппроксимация. Средняя квадратическая ошибка (MSE) и средняя абсолютная ошибка (МАЕ) используются для сравнения разных процедур прогнозирования. Среднепроцентная ошибка (МРЕ) и среднеабсолютная процентная ошибка (МАРЕ) рассчитываются по остаткам одношагового выравнивания, которые делятся на фактическое значение выработки.

Листинг содержит также пять тестов, определяющих выбор модели прогнозирования: RUNS (на чрезмерное количество пиков и впадин) — рассчитывает число повышений или падений в последовательности анализируемых данных. Тест чувствителен к долгосрочным циклам; RUNM (на чрезмерное количество отклонений от медианы) — рассчитывает число наблюдений, значение которых выше или ниже медианы, и игнорирует значения, которые являются равными медиане. Тест чувствителен к наличию тренда в данных; AUTO (на чрезмерную автокорреляцию) — рассчитывает коэффициент сериальной корреляции Бокса-Пирса; MEAN (на существенность разности средних) — служит для определения тенденции среднего значения; VAR (на существенность разности дисперсий) — позволяет установить тенденцию вариабельности. Считается, что модель прогнозирования является адекватной данным, когда все тесты имеют значение ОК, т. е. тесты остатков несущественны. Знак звездочки означает, что тест статистически существенен. Количество звездочек определяет уровень существенности критерия [15].

Ниже приведен листинг сравнения трендовых моделей поступлений от налога на прибыль крупных предприятий: случайная выборка (А), линейный тренд (В), простая скользящая средняя (С), простое экспоненциальное сглаживание (D) и экспоненциальное сглаживание Брауна (Е). Листинг содержит информацию о данных и уравнениях или коэффициентах построенных моделей.

Модели

A — случайная выборка со смещением;

B — линейный тренд;

C — простая скользящая средняя;

D — простое экспоненциальное сглаживание с альфа;

E — линейное экспоненциальное сглаживание Брауна с альфа.

Сравнение пяти трендовых моделей поступлений от налога на прибыль крупных предприятий Хабаровского края и результаты тестирования данных моделей представлены в таблицах 4, 5.

Таким образом, статистический консультант автоматически отвергает модели С и D как потенциально возможные для прогнозирования. Изучение статистик остатков показывает, что моделью с самой маленькой средней

абсолютной погрешностью (МАЕ) и наименьшей абсолютной процентной ошибкой (МАРЕ) является линейный тренд (В). Таким образом, линейный тренд наиболее удачно аппроксимирует фактические данные. Поэтому для расчетов используется именно эта модель.

Таблица 4

Сравнение трендовых моделей поступлений от налога на прибыль крупных предприятий

Модель ЯМ8Е МАЕ МАРЕ МЕ МРЕ

А 1423,79 1128,74 28,7378 —1,65363Е—13 -9,09297

В 1061,93 821,205 24,6008 —6,0633Е—13 -1,25407

С 1896,22 1536,11 27,8997 1392,48 22,7018

Б 1523,71 1136,08 22,1735 721,874 12,3071

Е 1434,24 1167,01 30,4548 610,463 17,1196

Источник: составлено автором.

Таблица 5

Результаты тестирования трендовых моделей поступлений от налога на прибыль крупных предприятий

Модель яи^М АиТО МЕАЯ УАЯ

А ОК ОК ОК ОК ОК

В ОК ОК ОК ОК ОК

С ОК ОК ОК

Б ОК ОК ОК ОК *

Е ОК ОК ОК ОК ОК

Источник: составлено автором.

Результаты прогнозирования поступлений от налога на прибыль крупных предприятий Хабаровского края отображены в таблице 6.

Таблица 6

Результаты прогнозирования поступлений от налога

на прибыль крупных предприятий

Год Прогнозные значения поступлений от налога на прибыль крупных предприятий, млн руб.

2012 9007,62

2013 9713,31

Источник: составлено автором.

На рисунке 4 изображена динамика поступлений от налога на прибыль крупных предприятий Хабаровского края до 2020 г. с учетом результатов прогнозирования.

мсмсмсмсммсмсмсмсмсмсмсммсммсммсммсм

Рис. 4. Динамика поступлений от налога на прибыль крупных предприятий Хабаровского края, 2000-2020 гг., млн руб.

Аналогичным образом была спрогнозирована величина налогов, сборов и иных обязательных платежей, поступающих в бюджетную систему РФ с территории Хабаровского края, за исключением налога на прибыль крупных предприятий в 2012-2020 гг. Динамика данной величины с учетом результатов прогнозирования приведена на рисунке 5.

100000 90000 80000 70000 60000 50000 40000 30000 20000 10000 0

Рис. 5. Динамика налогов, сборов и иных обязательных платежей, поступающих в бюджетную систему РФ с территории Хабаровского края, за исключением налога на прибыль крупных предприятий, 2000-2020 гг., млн руб.

Путем суммирования полученных прогнозных величин поступлений от налога на прибыль крупных предприятий и остальных налогов, сборов и иных обязательных платежей были получены прогнозные значения общих налоговых поступлений. Делением налоговых поступлений на ВРП была найдена величина налоговой нагрузки в прогнозируемом периоде. Исходные и прогнозные значения показателей, используемых при прогнозировании налоговой нагрузки Хабаровского края, показаны в таблице 7.

О ■*— см со ю со г-*- со 05 о ■*— см со ю со г-*- со 05 о

о о о о о о о о о о см

о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о

см см см см см см см см см см см см см см см см см см см см см

Таблица 7

Прогнозирование налоговой нагрузки Хабаровского края с учетом изменений по налогу на прибыль организаций

Год ВРП, млн руб. [12], [16] Поступило налогов, сборов и иных обязательных платежей в бюджетную систему РФ, млн руб. Прибыль крупных пред-при-ятий, млн руб. [5] Ставка налога на прибыль с учетом льгот, в долях единицы [8], [9], [10], [14] Налог на прибыль крупных пред-при-ятий, млн руб. Поступило налогов, сборов и иных обязательных платежей, за исключением налога на прибыль крупных предприятий в бюджетную систему РФ, млн руб. Налоговая нагрузка, %

2000 64 794,8 10 538,9 10 379,7 0 1373,3 9165,6 16,27

2001 81 961,0 17 562,1 18 388,0 0 1373,3 16 188,8 21,43

2002 101 048,6 20 072,6 14 856,1 0,18 2674,1 17 398,5 19,86

2003 116 318,1 23 204,3 15 609,8 0,18 2809,8 20 394,5 19,95

2004 133 330,5 28 049,5 14 903,7 0,18 2682,7 25 366,8 21,04

2005 161 194,4 28 467,0 11 657,5 0,195 2273,2 26 193,8 17,66

2006 194 259,6 33 886,9 19 768,8 0,2 3953,8 29 933,2 17,44

2007 231 293,2 45 762,6 26 485,2 0,2 5297,0 40 465,6 19,79

2008 269 178,6 49 412,7 38 285,1 0,2 7657,0 41 755,7 18,36

2009 274 983,5 48 545,8 35 089,0 0,155 5438,8 43 107,0 17,65

2010 330 700,0 61 203,0 53 200,0 0,155 8246,0 52 957,0 18,51

2011 355 600,0 63 671,6 59 800,0 0,155 9269,0 54 402,6 17,91

2012 395 400,0 66 913,7 9007,6 57 906,1 16,92

2013 442 700,0 71 690,4 9713,3 61 977,1 16,19

2014 495 800,0 75 761,4 9713,3 66 048,1 15,28

2015 567 800,0 79 832,5 9713,3 70 119,2 14,06

2016 618 902,0 83 903,5 9713,3 74 190,2 13,56

2017 674 603,2 87 974,5 9713,3 78 261,2 13,04

2018 735 317,5 92 045,6 9713,3 82 332,3 12,52

2019 801 496,0 96 116,6 9713,3 86 403,3 11,99

2020 873 630,7 100 187,6 9713,3 90 474,3 11,47

Источник: составлено автором.

Значения налога на прибыль предприятий Хабаровского края с объемом инвестиций свыше 500 млн руб. были рассчитаны путем умножения налогооблагаемой прибыли предприятий на ставку налога с учетом льгот.

Прогнозные значения точек Лаффера были получены при помощи статической трехфакторной модели (1). Динамика точек Лаффера и фактической налоговой нагрузки Хабаровского края с учетом изменений по налогу на прибыль изображена на рисунке 6.

пэ2

№ 2 2013

смсмсмсмсмсмсмсмсмсмсмсмсмсмсмсмсмсмсмсмсм

■Точка Лаффера 1-го рода (Т*) -Фактическая налоговая нагрузка (I)

Точка Лаффера 2-го рода (I**)

Рис. 6. Динамика фискальных индикаторов экономики Хабаровского края с учетом изменений по налогу на прибыть

Итак, в 2012—2014 гг. фактическая налоговая нагрузка в Хабаровском крае будет находиться ниже точки Лаффера 1-го рода, значит, ее можно считать благоприятной по отношению к экономическому росту. При условии реализации на практике предполагаемых изменений по налогу на прибыть, налоговая нагрузка на временном интервале 2014—2020 гг. будет постепенно снижаться и составит к 2020 г. 11,47%. Однако при этом она будет вновь сдерживать темпы роста ВРП (как и в период до 2012 г.), поскольку в 2014 г. произойдет резкое сокращение точек Лаффера и фактическая налоговая нагрузка вновь разместится между ними.

Таким образом, реализация только лишь одного изменения — отмены налога на прибыть для вновь создаваемых крупных промышленных производств Хабаровского края — не даст ожидаемого эффекта, т. е. не приведет к такой степени налоговой нагрузки, которая бы стимулировала экономический рост. Это происходит вследствие того, что при осуществлении изменений в налогообложении трансформируется также и сам фискальный климат региона, в частности, меняются психологические установки хозяйствующих субъектов в отношении предельно допустимых фискальных издержек. Так, для хозяйствующих субъектов с уменьшенной фискальной терпимостью в 2020 г. даже значительно сниженная по сравнению с 2011 г. налоговая нагрузка будет являться высокой и тормозящей их производственную активность. Если в 2011 г. верхним пределом благоприятной налоговой нагрузки по отношению к экономическому росту быта величина 17,08%, то в 2020 г. - 10,23%.

На практике ситуация будет иной, т. к. на трансформацию точек Лаффера будет влиять не одно, а множество изменений в налогообложении, тогда взаимное расположение фискальных индикаторов примет совсем другой вид.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Aнaниaшвили Ю.Ш., Ilanaea В.Г. Налоги и макроэкономическое равновесие: лаф-феро-кейнсианский синтез. Стокгольм: Издательский дом СА&СС Press, 2010. 142 с.

2. Анисимов C.A. Модель влияния налоговой нагрузки на экономический рост // Финансовый журнал. 2012. № 4 (14). С. 65—74.

3. Бaлaцкий E.B. Анализ влияния налоговой нагрузки на экономический рост с помощью производственно-институциональных функций // Проблемы прогнозирования. 2003. № 2. С. 88—107.

4. Гусев А.Б. Налоги и экономический рост: теории и эмпирические оценки. М.: Экономика и право, 2003. 139 с.

5. ДФОбзор. Рейтинг крупных компаний Хабаровского края. Информационноаналитический журнал. 2011. Декабрь. С. 10—17.

6. KaKayArna M.O. Налоговая нагрузка как фактор экономического развития дальневосточных регионов. Интеллектуальный потенциал вузов — на развитие Дальневосточного региона России и стран АТР: мат. XIII Междунар. конф. студентов, аспирантов и молодых ученых (Владивосток, 25—27 апреля 2011). Кн. 3. Владивосток: Изд-во ВГУЭС, 2011. С. 276—279.

7. О бюджетной политике: Бюджетное послание Президента РФ Федеральному Собранию РФ от 28.06.2012. URL: http://www.pravinfo.ru/dn_2012_27.shtml (дата обращения: 21.09.2012).

8. О налоге на прибыль предприятий и организаций: Федеральный закон от 27 декабря 1991 г. № 2116-1. URL: http://www.zaki.ru/pagesnew.php?id=2544 (дата обращения: 17.12.2012).

9. О налогах и сборах Хабаровского края: Закон Хабаровского края от 24.12.1999 г. №163. URL: http://pravo.levonevsky.org/bazazru/texts18/txt18186.htm (дата обращения: 17.12.2012).

10. О региональных налогах и налоговых льготах в Хабаровском крае: Закон Хабаровского края от 10.11.2005 г. № 308. URL: http://docs.cntd.ru/document/995114660 (дата обращения: 17.12.2012).

11. Погребняк Р.Г. Влияние налоговой нагрузки на экономический рост регионов с различным природно-ресурсным потенциалом / Р.Г. Погребняк, М.С. Жукова, Ц.Г. Тускаева // Аудит и финансовый анализ. 2009. № 1. С. 12—16.

12. Прогноз основных макроэкономических показателей социально-экономического развития Хабаровского края на период 2011—2015 гг. RL: http://gov.khabkrai.ru/ invest2.nsf/pages...file/127—6.doc (дата обращения: 15.12.2012).

13. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2011: стат. сб. / Росстат. М., 2011. 990 с.

14. Российская Федерация. Законы. Налоговый кодекс Российской Федерации: федер. закон: [принят Гос. Думой 16.07.1998 г.: по состоянию на апр. 2013 г.]. URL: http://www.interlaw.ru/law/docs/10800200/ (дата обращения: 17.12.2012).

15. Caяnинa Ю.Г. К вопросу прогнозирования показателя налоговой нагрузки энергопредприятия с помощью временного ряда // Вестник ХГАЭП. 2009. № 6. С. 9—18.

16. Стратегия социального и экономического развития Хабаровского края на период до 2025 г. URL: http://gov.khabkrai.ru/invest2.nsf/Images/general5/Sfile/post1—1. doc (дата обращения: 15.12.2012).

17. Финансы России. 2010: стат. сб. / Росстат. М., 2010. 468 с.

18. Цепелев О.А., Какаулина М.О. Прогнозирование налоговой нагрузки региона с учетом инвестиционных проектов // Актуальные проблемы экономики и права. 2012. № 2 (22). С. 147-151.

EVALUATION OF TAX BURDEN’S ADEQUACY IN RELATION TO ECONOMIC GROWTH IN THE REGIONS

OF THE RUSSIAN FAR EAST

M.O. Kakaulina

Kakaulina Maria Olegovna — Post-graduate student. Amur State University, 21 Ignatyevskoe Highway, Blagoveshchensk, Russia, 675027. E-mail:[email protected].

The paper deals with the problem of evaluating the tax burden’s adequacy in relation to economic growth at the regional level. The author assesses the tax burden on the basis of the Laffer’s concept through the use of the static three-factor model of E.V. Balatsky Estimates show that the tax burden in all regions of the Russian Far East held back economic growth in 2011. Forecast results of the Khabarovsky Krai’s fiscal indicators which were obtained by the tools of the SPT Statgraphics (taking into account changes of income tax for large enterprises) demonstrate that the tax burden’s reduction in the region by 2020 will not lead to economic growth’s stimulation.

Keywords: tax burden, economic growth, the Laffer’s concept, fiscal analysis, fiscal indicators, fiscal tolerance, fiscal climate, profit tax, the Russian Far East.

REFERENCES

1. Ananiashvili Yu.Sh., Papava V.G. Taxes and Macroeconomic Equilibrium: Laffero-Keynesian Synthesis. Stockholm, 2010, 142 p. (In Russian).

2. Anisimov S.A. Modeling of Influence of Taxes on Economic Growth. Finansovyy zhurnal [Financial Journal], 2012, no. 4 (14), pp. 65—74. (In Russian).

3. Balatskiy E.V. Analysis of the Influence of the Tax Burden on Economic Growth through Industrial and Institutional Functions. Problemy Prognozirovaniya - Studies on Russian Economic Development, 2003, no. 2, pp. 88—107. (In Russian).

4. Gusev A.B. Taxes and Economic Growth: Theory and Empirical Evaluations. Moscow, 2003, 139 p. (In Russian).

5. Rating of the Major Companies of Khabarovsk Krai. DFObzor — Far East Review, 2011, December, pp. 10—17. (In Russian).

6. Kakaulina M.O. Tax Burden as a Factor of Economic Development of the Far Eastern Regions. The Intellectual Potential of Universities on the Development of the Russian far East and APR Countries: Proceedings of the XIII International Conference ofStudents, Postgraduates and Young Scientists (Vladivostok, 25—27April 2011). Part 3. Vladivostok, 2011, pp. 276—279. (In Russian).

7. On Fiscal Policy: the Budget Message of the President to the Federal Assembly from

28.06.2012. Available at: http://www.pravinfo.ru/dn_2012_27.shtml (accessed 21 September 2012). (In Russian).

8. On Profit Tax of Enterprises and Organizations: the Federal Law of 27 December 1991, no. 2116-1. Available at: http://www.zaki.ru/pagesnew.php?id=2544 (accessed 17 December 2012). (In Russian).

9. On Taxes and Levies of the Khabarovsk Territory: the khabarovsky Territory Law of 24 December1999, no. 163. Available at: http://pravo.levonevsky.org/bazazru/texts18/txt18186. htm (accessed 17 December 2012). (In Russian).

10. On the Regional Taxes and Tax Breaks in the Khabarovsk Territory: the khabarovsky Territory Law of November 10, 2005 no. 308. Available at: http://docs.cntd.ru/ document/995114660 (accessed 17 December 2012). (In Russian).

11. Pogrebnyak R.G., Zhukova M.S., Tuskaeva Ts.G. The Influence of Tax Pressure Upon Economical Growth of Regions with Different Natural Resources Potential. Audit i Finansovyy analiz [Audit and Financial Analysis], 2009, no. 1, pp. 12—16. (In Russian).

12. The Forecast of the Main Macroeconomic Indicators of Socio-Economic Development of the Khabarovsk Territory for the Period of2011—2015. Available at: http://gov.khabkrai.ru/ invest2.nsf/pages...file/127-6.doc (accessed 15 December 2012). (In Russian).

13. Regions of Russia. Socio-Economic Indicators. 2012. Rosstat. Moscow, 2012, 990 p. (In Russian).

14. Russian Federation. The laws. Tax Code of the Russian Federation: Feder. law: [Adopted by the Duma on 16 Jul. 1998: as of April 2013]. Available at: http://www.interlaw.ru/law/ docs/10800200/ (accessed 17 December 2012). (In Russian).

15. Sayapina Yu.G. About Forecasting Indicator of the Tax Burden Utilities with the Help of the Time Series. Vestnik HGAEP [Bulletin of the Khabarovsk State Academy of Economics and Law]. 2009, no. 6, pp. 9—18. (In Russian).

16. Strategy of Social and Economic Development of the Khabarovsk Territory for the period up to 2025. Available at: http://gov.khabkrai.ru/invest2.nsf/Images/general5/Sfile/post1-1. doc (accessed 15 December 2012). (In Russian).

17. Finance of Russia. 2010. Rosstat. Moscow, 2010, 468 p. (In Russian).

18. Tsepelev O.A., Kakaulina M.O. Predicting the Taxation Burden of a Region with the Account of Investment Projects. Aktualnye Problemy Ekonomiki i Prava — Actual Problems of Economics and Law, 2012, no. 2 (22), pp. 147—151. (In Russian).